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ReAct
Verbindet Schlussfolgern mit Handeln durch den Einsatz externer Werkzeuge
In 30 Sekunden
- Was
- Der Agent durchläuft Denkschleifen, ruft externe Werkzeuge auf, beobachtet die Ergebnisse und schließt dann aus den neuen Daten auf die nächste Aktion.
- Wann einsetzen
- Aufgaben, die Informationsabfragen in Echtzeit, Verifikation oder mehrstufige Werkzeugketten erfordern, bei denen jeder Schritt von direktem Feedback abhängt.
- Achtung
- Werkzeugaufrufe können fehlschlagen oder veraltete Daten liefern und den Agenten in Wiederholungsschleifen oder halluzinierte Rettungsversuche treiben.
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ReAct: Überblick
Verbindet Schlussfolgern mit Handeln durch den Einsatz externer Werkzeuge
- Thought → Action → Observation loop
- Integrates external tools
- Dynamic strategy adaptation
- Real-time environmental feedback
The Agent Architect
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Quellen
Die Veröffentlichungen, Spezifikationen und Repositories, auf denen dieses Muster beruht.
- ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (Yao et al., 2022)arXiv:2210.03629
- Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., 2022)arXiv:2201.11903
- Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools (Schick et al., 2023)arXiv:2302.04761
- WebGPT: Browser-assisted question-answering with human feedback (Nakano et al., 2021)arXiv:2112.09332
- LangChain ReAct Agent Documentation
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